“Grim Fandango,” được phát triển bởi Tim Schafer tại LucasArts và phát hành vào năm 1998, nổi bật với sự kết hợp độc đáo giữa văn hóa dân gian Mexico và thẩm mỹ phim noir, cùng với câu chuyện và nhân vật hấp dẫn. - Trò chơi đã phải đối mặt với sự chỉ trích vì các câu đố phức tạp và điều khiển vụng về, ảnh hưởng đến trải nghiệm chơi game tổng thể, mặc dù được phát triển với động cơ 3D mới, GrimE. - Mặc dù phiên bản làm lại năm 2015 đã giải quyết một số vấn đề về lối chơi, những khuyết điểm của bản gốc làm nổi bật những thách thức mà các trò chơi phiêu lưu phải đối mặt trong thời kỳ suy giảm phổ biến của chúng.
Grim Fandango được ca ngợi là một trò chơi phiêu lưu được yêu thích, nổi bật với phong cách, cốt truyện và nhân vật độc đáo, mặc dù có một số chỉ trích về các câu đố khó và giao diện.
Trò chơi được khen ngợi vì các chủ đề trưởng thành và thế giới phong phú, điều này đã gây tiếng vang với người chơi, ngay cả từ khi còn nhỏ, góp phần vào tác động lâu dài và sự hoài niệm của nó.
Phong cách âm nhạc và nghệ thuật của Grim Fandango nhận được nhiều lời khen ngợi, nâng cao trải nghiệm tổng thể và câu chuyện được người hâm mộ yêu thích.
NYC Subway Station Layouts cung cấp các bản vẽ chi tiết của các ga tàu điện ngầm nhưng thiếu các URL có th ể đánh dấu, làm giảm tính thân thiện với người dùng. Người dùng nêu bật những thách thức trong việc điều hướng hệ thống tàu điện ngầm của NYC, lưu ý rằng các đoàn tàu đã lỗi thời và biển báo hạn chế so với các thành phố như Tokyo và London. Người tạo ra trang web nhận thức được phản hồi và lên kế hoạch cập nhật để nâng cao khả năng sử dụng, với các cuộc thảo luận cũng đề cập đến vai trò của công nghệ trong các ứng dụng giao thông và tác động của cơ sở hạ tầng lỗi thời đối với trải nghiệm người dùng.
Đề án mã nguồn mở của Matthew Bird tập trung vào việc tách nguồn âm thanh mù, nhằm chia nhỏ nhạc thành các nhạc cụ riêng lẻ mà không dựa vào các thư viện bên ngoài.
Dự án sử dụng biến đổi Fourier và phân tích phong bì để chuyển đổi nhạc thành bản nhạc, lấy dữ liệu nhạc cụ từ cơ sở dữ liệu của Đại học Iowa.
Âm thanh được phân tích để nhận diện nhạc cụ và nốt nhạc bằng cách sử dụng phổ đồ và giải pháp ma trận, với kết quả được hiển thị qua matplotlib; dự án có thể truy cập trên GitHub.
Audio Decomposition là một dự án mã nguồn mở được phát triển bởi một học sinh trung học, sử dụng thuật toán phát hiện cao độ để phân loại nhạc cụ trong âm nhạc. Mặc dù không đạt được sự tách biệt nguồn thực sự, nó đưa ra một phương pháp mới để nhận diện các yếu tố âm nhạc, khơi dậy các cuộc thảo luận về những thách thức của việc tách âm thanh trong âm nhạc phức tạp. Dự án có sẵn trên GitHub, nêu bật khả năng ấn tượng của một nhà phát triển trẻ trong lĩnh vực công nghệ âm thanh.
Physical Intelligence (π) đ ã ra mắt π0, một chính sách robot tổng quát được thiết kế để nâng cao trí tuệ thể chất nhân tạo, tập trung vào các nhiệm vụ thể chất thay vì các nhiệm vụ kỹ thuật số.
π0 được huấn luyện trên một tập dữ liệu đa dạng từ nhiều robot, cho phép nó thực hiện các nhiệm vụ như gấp quần áo và dọn bàn, sử dụng tiền huấn luyện thị giác-ngôn ngữ quy mô Internet và một phương pháp khớp dòng chảy mới cho điều khiển khéo léo.
Như một nguyên mẫu, π0 biểu thị sự tiến bộ hướng tới các mô hình robot đa năng có khả năng thực hiện các nhiệm vụ vật lý phức tạp, với công ty đang tìm kiếm sự hợp tác và tuyển dụng để thúc đẩy nghiên cứu này.
Trí tuệ Vật lý đã tạo ra một AI tổng quát có thể thực hiện các nhiệm vụ như gấp quần áo, đánh dấu một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực robot. Khả năng của AI trong việc quản lý các đối tượng phức tạp, không cứng nhắc như quần áo cho thấy tiềm năng ứng dụng rộng rãi hơn, mặc dù hiện tại nó đang đối mặt với những thách thức về khả năng thích ứng và tổng quát hóa trong thế giới thực. Sự phát triển này thúc đẩy các cuộc thảo luận về những tác động kinh tế và xã hội của việc tích hợp AI vào các nhiệm vụ hàng ngày, nêu bật cả những thách thức và cơ hội.
Bài báo khuyến khích các nhà học thuật viết sách, nhấn mạnh rằng điều này dễ thực hiện hơn so với những gì họ nghĩ, đặc biệt nếu họ đã và đang tạo ra các ghi chú bài giảng.
Điều này gợi ý xuất bản trực tuyến miễn phí để tối đa hóa tác động và sử dụng dịch vụ in theo yêu cầu cho các bản sao vật lý, đồng thời tránh các nhà xuất bản thương mại để duy trì tính khả dụng.
Viết một cuốn sách được miêu tả như một khoản đầu tư dài hạn trong việc chia sẻ ý tưởng và cải thiện lĩnh vực của một người, với tiềm năng ảnh hưởng đến người khác và nâng cao chất lượng tài nguyên.
Ai muốn trở thành tác giả được khuyến khích phát triển ý tưởng thông qua thảo luận, tìm kiếm phản hồi từ độc giả thử nghiệm, và sử dụng các công cụ viết như Markdown, LaTeX, hoặc Typst. - Các nền tảng như Leanpub và các tùy chọn tự xuất bản như Lulu cho in theo yêu c ầu được khuyến nghị để xuất bản. - Viết một cuốn sách được miêu tả như một hành trình học hỏi và chia sẻ, đòi hỏi kỷ luật và mang lại sự phát triển cá nhân, ngay cả khi cuốn sách không được xuất bản.
Một công cụ mới đã được phát triển để tự động hóa việc tạo ra các kịch bản trực quan hóa dữ liệu, giải quyết tính chất tẻ nhạt của việc viết kịch bản thủ công.
Theo công cụ này, các phương pháp kinh tế lượng như biểu đồ tần suất và biểu đồ phân tán được tích hợp để phân tích phân phối dữ liệu một cách hiệu quả.
Phần mềm này có sẵn miễn phí, với mã nguồn mở có thể truy cập trên GitHub, mời gọi phản hồi từ người dùng và cộng đồng công nghệ.
Visprex là một công cụ mã nguồn mở, dựa trên trình duyệt để trực quan hóa các tệp CSV (Giá trị Phân tách bằng Dấu phẩy), nhằm tự động hóa các tác vụ trực quan hóa dữ liệu lặp đi lặp lại.
Hiện tại, nó hỗ trợ các phương pháp trực quan hóa như biểu đồ tần suất và biểu đồ phân tán, dựa trên chuyên môn kinh tế lượng.
Người dùng đã nhận thấy rằng Visprex yêu cầu một định dạng CSV nghiêm ngặt, không giống như các công cụ linh hoạt hơn như Excel, với các bản cập nhật trong tương lai được lên kế hoạch để hỗ trợ các định dạng dữ liệu bổ sung và các tính năng làm sạch dữ liệu.
Những Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) đang đối mặt với sự giảm dần lợi ích, phản ánh các xu hướng trong quá khứ của học sâu, với một số chuyên gia cho rằng chúng đã đạt đến một ngưỡng.
Mặc dù chưa đạt được Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI), các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vẫn rất ấn tượng và có thể thúc đẩy một nền kinh tế tập trung vào việc tích hợp các API hội thoại vào các ứng dụng hiện có.
Cuộc tranh luận vẫn tiếp diễn, với những người chỉ trích như Gary Marcus ủng hộ các phương pháp kết hợp thay vì chỉ sử dụng mạng nơ-ron thuần túy, trong khi những người khác tin rằng việc mở rộng và đổi mới hơn nữa có thể dẫn đến những tiến bộ đáng kể.